Qu’est-ce qu’un ODS ? Guide complet

Pour prendre des décisions tactiques, les entreprises doivent bénéficier d’une visibilité en temps réel et être en mesure de trouver rapidement les données pertinentes qui répondent à leurs questions stratégiques. Dans des secteurs d’activité en constante évolution comme le retail, les services financiers et l’industrie, un data store opérationnel (ODS) leur permet d’y parvenir. Découvrons le fonctionnement d’un ODS, ses avantages potentiels et comment une approche moderne peut permettre aux entreprises d’accéder plus rapidement et plus efficacement aux données dont elles ont besoin. 

Un data store opérationnel (ODS) est une base de données centrale qui agrège les données issues de plusieurs systèmes. Il constitue ainsi une destination unique pour héberger une grande variété de données. Grâce à une mise à jour constante des informations, un ODS fournit un aperçu actualisé des indicateurs métiers pertinents. Les décideurs peuvent ainsi tirer parti des opportunités urgentes et prendre des décisions éclairées pendant le déroulement des opérations stratégiques. 

Un ODS intègre les données provenant de ses systèmes sources dans leur format d’origine. Une fois les données chargées dans l’ODS, il est possible de les nettoyer, de résoudre les redondances et de vérifier leur conformité avec les règles métiers pertinentes. Ce système est particulièrement utile pour les traitements analytiques légers, tels que les rapports opérationnels. Et comme les données contenues dans l’ODS sont toujours les plus récentes disponibles, ce système est idéal pour analyser en temps réel des processus stratégiques. 

Contrairement aux systèmes d’extraction, de transformation et de chargement (ETL), un ODS ingère les données brutes des systèmes de production dans leur format d’origine et les stocke telles quelles. Il n’est pas nécessaire de transformer les données avant de les analyser ou de les utiliser pour prendre des décisions opérationnelles. 

Bien que les ODS et les data warehouses présentent certaines similitudes, leurs fonctions sont rarement interchangeables et leurs objectifs généraux sont différents. Au contraire, ces deux systèmes jouent généralement des rôles complémentaires dans le traitement et le stockage des données analytiques. Les ODS peuvent servir de pont entre les systèmes sources et le data warehouse, en tant que zone intermédiaire pour préparer les données entrantes en vue d’un stockage à long terme.

En général, les données d’un ODS sont structurées de manière similaire à celles de ses systèmes sources. En revanche, les data warehouses nécessitent un processus ETL avant le stockage et peuvent servir à stocker des données structurées, semi-structurées et non structurées. 

Les data warehouses peuvent contenir de vastes quantités de données historiques, ce qui en fait des plateformes idéales pour exécuter des requêtes complexes sur de grands jeux de données. Les données qu’ils contiennent permettent de prendre des décisions à grande échelle dans l’ensemble de l’entreprise. Les ODS, en revanche, sont conçus pour des requêtes légères sur de petits jeux de données, car ils ne stockent que les données opérationnelles les plus récentes. Ils conviennent donc à des actions stratégiques et immédiates : déterminer la quantité de produits vendus au cours de la dernière heure ou la région d’où provient la majorité des ventes en ligne du jour.

Les data warehouses sont des référentiels de stockage de données de grande capacité conçus pour conserver les données historiques de l’entreprise. Un ODS est une solution de stockage à court terme destinée à conserver uniquement les données les plus récentes reçues des systèmes d’entreprise qui l’alimentent.

Les ODS écrasent continuellement les données existantes à mesure que de nouvelles données arrivent, ce qui augmente considérablement la volatilité des données qu’ils contiennent par rapport à celles stockées dans un data warehouse. Les données de l’ODS peuvent être rapidement affectées par les variations soudaines provenant des systèmes sources.

Les ODS ne contiennent que les données opérationnelles les plus récentes, ce qui donne un aperçu utile des opérations stratégiques telles qu’elles se présentent à un moment donné. Les data warehouses sont conçus pour stocker d’énormes quantités de données historiques utiles pour effectuer des analyses à grande échelle sur des jeux de données complexes.